미미로그

오늘 다룰 논문은 2016년에 발표된 DCGAN -Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks에 대한 리뷰입니다. 논문에 흥미로운 Figure들이 많아 재미있게 읽은 논문입니다. DCGAN에 앞서 GAN에 대한 내용을 참고하고 싶으시면 제가 정리한→ GAN 리뷰 ←를 보고 와주세요. DCGAN은 Deep Convolutional Generatice Adversarial Network의 약자로, GAN을 개선시키고 거기에 Convolution을 적용한 모델입니다. Ian Goodfellow가 처음 제안한 적대적 생성 신경망(GAN)은 획기적이었으나 구조가 다소 불안정하고, NN이 기본적..

본 글은 Ian J. Goodfellow가 2014년에 발표한 GAN(적대적 생성 신경망) 논문을 참고해서 작성했으며, 제 주관적 견해와 정보들이 정리되어 있습니다. Paper Review에 들어가기 전 GAN의 역사와 현황에 대해 간략히 말하자면, GAN이 최초로 제안된 2014년 이후로 수많은 파생 GAN들이 잇따라 발표되었으며 그 개수가 너무나도 많아(..ㅠ) 따라갈 수 있을지 의문이 든다.. GAN을 필두로 DCGAN, LSGAN 등등 GAN 역사에 한 획을 그은 연구들을 중심으로 더 리뷰할 예정이다! 다양한 GAN들을 트랙킹하고 싶다면 ☞☞☞ The-Gan-Zoo 0. Abstract 논문의 저자는 경쟁하는/적대적인 관계를 가지고 있는 두개의 모델을 동시에 훈련시키는 새로운 프레임워크를 제안한다..